Эксперттік жүйелер. Экспертті жүйелерді дамытудың кезеңдері. Эксперттік талдаудың мағынасы және эксперттік жүйелердің (ЭЖ) ерекшеліктері. ЭЖ-дің негізгі функциялары: білімдерді қабылдау, оларды кескіндеу, шешімді іздеу процессін басқару, қабылданған ціешімді түсіндіру. Өнім әдісін қолданатын жүйелер. Предикаттар логикасына негізделген ЭЖ. Декларативтік және әрекеттік көзқарастарды салыстыру. Терімделген желілер, фреймдер жуйесі жэне өнім беру ережелері. Білімдердің түрлері жэне оларды кескіндеу. ЭЖ-дегі білімдерді корыту стратегиясы. ЭЖ-дегі түсіндіру механизмдері және ЭЖ-ін құру кезеңдері. Объектіге бағытталған программалау. KRL6 LOOPSжәне FLAVORSтілдері. SLIPSпен CLOSтілдері. ЭЖ-ін жасаудың құралдары.
80-ші жылдардың басында жасанды интеллектіні зерттеуде “эксперттік жүйе” (ЭЖ) деп аталған өзіндік бағыт қалыптасты. ЭЖ бойынша зерттеудің мақсаты эксперт – адамға арналған күрделі есептерді шешуде алынған нәтижелер, сарапшымен алынған сапасы мен тиімділігі жағынан қалыспайтын шешулерді алуға арналған программаларды құрудан тұрады. ЭЖ саласындағы зерттеушілер өздерінің пәндерін атауда Е.Фейгенбауммен кірістірілген «жасанды интеллект саласынан енгізілген зерттеудің құралдары және ұстанымдары, күрделі қолданбалы мәселелерді шешудегі сарапшылардың білімділігін талап ететін», “білім инженериясы” деген терминді жиі қолданады.
Эксперттік жүйелер - төменгі білікті пайдаланушыларды оқытуға арналған тәжірибелерді тарататын және мамандардың нақты пән саласындағы білімін жетілдіретін күрделі программалар кешені.
Сонымен қатар эксперттік жүйенің ең танымал анықтамаларының бірі болып саналады: “Эксперттік жүйе түсінігінің астарында жүйе эксперттшілердің тәжірибесі мен білімін компьютердің білімділігімен біріктіретін, қойылған мәселенің саналы шешімін іске асыратын немесе сапалы кеңес беретін жүйе түрінде беріледі. Негізгі жүйе ретінде қарастырылатын мұндай жүйенің қосымша керекті қалаған сипаттамсы болып, бұл жүйенің сұраушыға түсінікті түрде талабы бойынша өз ойының ретін түсіндіру мүмкіндігі болып табылады.”
Экспертшілердің қарастырылып отырған мәселе саласында жұмыс тәжірибесін көрсететін, жиналған білім қорының негізінде экспертшілерге арналған қиындық тудыратын есептерді шешуде эксперттік жүйелерді белгілеу болып табылады. Эксперттік жүйелерді қолданудың құндылығы оларға арналған білім қорынан пікір (шешім қабылдау ережелері) тізбегі түрінде құрылатын қорытынды деректер және алгоритмі алдын-ала белгісіз ерекше жағдайларда шешім қабылдау мүмкіндігі болып саналады. Есептерді шешу процестердің сапалы бағалары және қорытынды ақпараттың көпмағыналылығы, анықталмағандығы, толымсыздық шарттарында іске асыруы жобаланады.
Білім инженериясы (ары қарай олардың синонимдері сияқты қолданамыз) немесе эксперттік жүйелер технологиясына негізделетін программалық құралдар (қаражаттар) (ПҚ), әлемде маңызды болып таралды. Эксперттік жүйелердің маңыздылығы келесіде: ЭЖ қалыптастырылмаған деп аталатын есептерге арналмаған, яғни қалыптастырылған есептерді шешуге бейімделген, бағдарламаны құрастыратын дәстүрлі тәсілдерді ЭЖ ауыстырмайды.
Қалыптастырылмаған есептер үлкен әрі аса маңызды есептер тобын көрсететінін атап кеткен жөн. Көптеген мамандар осы есептерді ЭЕМ-де шешетін жаппай көптік есептер тобы деп есептейді.
Эксперттік жүйемен жасанды интеллект жүйесі деректерді өңдеу жүйесінен эвристикалық шешімді іздеумен (белгілі алгоритмді істеумен емес) және символдық қорытынды, олар негізінен (сандық емес) символдық қорытынды әдісін қолданумен ерекшеленеді.
Эксперттік жүйелер тек қана (ойыншық емес) қиын бағдарламалық есептерді шешу үшін қолданылады. Шешімнің сапасы және тиімділігі жағынан эксперттік жүйесі эксперттік адамның шешімдерінен кем емес. Эксперттік жүйенің шешімдері “мөлдірлікке” ие, яғни пайдаланушыға сапалы деңгейде түсіндірілу мүмкін. Бұл сапа олардың өз білімдеріне қорытындыларын талдау мүмкіндігінің қамтамасыз етіледі.
Эксперттік жүйесі өз білімін экспертшілермен қарым-қатынас кезінде толықтыра алады. ЭЖ мен пайдаланушының өзара қарым-қатынастарына әртүрлі мақсаттарына сәйкес келетін екі пайдаланушылар категориясы және екі жеке “ену” жолы бар.
1) қарапайым пайдаланушы, ол кейбір эксперттік есептерді шешетін, эксперттік жүйенің кеңесін, онымен сұхбат сеанс жұмысын қажет ететін пән саласындағы маман. ЭЖ мен сұхбат эксперттік жүйенің арнайы компоненті – сұхбаттық процессор арқылы орындалады.
2) білім инженериясының эксперттік тобы, білім инженерлері және пән саласындағы экспертшілерден құралады. Бұл топтың функциясына білім қорын толықтыру кіреді, ол ЭЖ-ң мамандандырылған сұхбаттың компонентінің көмегі арқылы іске асатын – білім алу жиыншасы, бұл процесті бөлшектеп автоматтандыру мүмкіндігін береді. Білім жөніндегі инженер – жасанды интеллект жөніндегі маман, білім қоры мен эксперттік арасындағы аралық буфер рөлінде шығады. (Синонимдері: когнитолог, түсіндіруші- инженер, аналитик.)
Эксперттік жүйенің архитектурасының құрамына екі негізгі компонент енгізілген: интеллектілік интерфейс және алынған нәтижелердің түсініктемесі. Негізгі құндылықты құратын басқа компонентерге қатысты мағыналық жиынша ретінде ұсынылатын ЭЖ-ң негізгі компоненті болып білім базасы саналады.
Жалпыланған эксперттік жүйенің құрылымын мына сызба түрінде беруге болады:
+
Пайдаланушы интерфейсі – нәтиже шығару кезеңіндегі сияқты ақпаратты енгізу кезеңіндегідей пайдаланушымен эксперттік жүйе сұхбатын іске асыратын программалар кешені.
Білім қоры (БҚ)– ЭЖ-ң ядросы болып саналады, эксперт мен пайдаланушыға түсінікті фомада машиналық тасымалдаушыда жазылған, пән саласындағы білімнің жиынтығы. БҚ қарастырылған саланы сипаттайтын, ұзақ мерзімдегі деректерді және осы саладағы деректердің мақсатқа сәйкес өзгеруі сипаттайтын ережелерді сақтауға арналған.
Уақыттың кез келген мезетінде жүйеде білімнің 3 типі көрсетіледі:
- Құрылымдық білімдер – пән саласы туралы статикалық білім. Осы білімдер көрсетілгеннен кейін олар өзгертілмейді.
- Құрылымдық динамикалық білім - пән саласы туралы өзгертілетін білім. Олар жаңа ақпарат түскен кезде жаңартылады.
- Жұмысқа қажетті білім – кеңестер өткізуден немесе нақты есептерді шешуде қолданылатын білім.
Білім қорының интеллектуалды редакторы (білім алу механизмі ) – сұхбат режимінде білім қорын құруға мүмкіндік беретін бағдарлама. Берілген мәселе саласында әр түрлі жағдайлардағы әрекеттері туралы немесе өзгеше есептерді шешу процесі кезінде экспертшілердің білімін көрсетеді. Осындай білімді табумен олардың көрсетілуі білім инженерлері айналысады. Білімді қорға енгізу үшін немесе кейін оны жаңарып тұруы үшін эксперттік жүйе білімді алу механизміне ие болу керек.
Интеллектуалды интерфейс. Ақырғы пайдаланушымен эксперттік жүйе арасындағы деректермен алмасуды интеллектуалды интерфейс бағдарламасы орындайды, пайдаланушының хабарламасын қабылдайды және білім қорын көрсететін түрге келтіреді және керісінше, талап етіп отырған жинақтаушыға хабарлама береді және өңделген нәтиженің ішкі ұсынымын пайдаланушы форматына ауыстырады.
Шешуші – білім қорында бар, экспертшінің білім негізіндегі өңдеу жүрісінде ой жүгірту. (Синонимдері: түсіндіруші, дедуктивті машина, логикалық қорытындылау блогі). Бұл бағдарламалық құрал интеллектуалды интерфейстен өзгертілген сұранысты және қызметтік жадыдан бастапқы деректерді және білім қорынан білімді пайдаланып нақты есепті шешуші алгоритмді қалыптастырады, алгоритм шығарады, ал алынған нәтиже интеллектуалды интерфейске пайдаланушы сұранысына жауап ретінде көрсету үшін беріледі.
Түсіндіруші механизм. Процесте немесе есептің шешімінің нәтижесі бойынша пайдаланушы шешім жүрісін (қадамын) негіздеуді немесе түсіндіруді талап ете алады.
Деректер базасы (қызметтік жады) – ағымдағы сәттегі шешіліп жатқан есептің аралық және бастапқы деректерін сақтауға арналған. Бұл термин жүйеде сақталған, деректер қорын басқаратын жүйелерде (ДҚБЖ) барлық деректерді белгілеуге арналған(ең алдымен ұзақ мерзімді) және ақпараттық-іздеу жүйелерінде (АІЖ) қолданылатын терминдермен мағынасы жағынан емес, аталуы жағынан сәйкес келеді.
Білімді ұсыну моделінің топтастыруы
Білімді ұсынуда алғашқы және негізгі қарастыратын сұрақ бұл құрамды білімнің анықтамасы, яғни жасанды интеллект жүйесінде “НЕ ҰСЫНУ” анықтамасы. Келесі сұрақ білімді “ҚАЛАЙ ҰСЫНУ”. Бұл екі мәселе тәуелсіз болып келмейді. Әрине, таңдалып алынған ұсыну әдісі жарамсыз, немесе кейбір білімді ұсынуда тиімсіз болу мүмкін.
“ҚАЛАЙ ҰСЫНУ” деген сұрақты екі маңызды тәуелсіз тапсырмаға бөлуге болады: білімді қалай ұйымдастыру және таңдалған формализмде білімді қалай ұсыну.
Таңдалған формализмге қарамастан, мақсаттардың ұсыну тілі мен олардың шешу жолдары бірдей (немесе ұқсас) болып келетіндіктен ұйымдастыру білімін жеке мақсатқа бөлуін талап етеді.
Білім ұсынуда пайда болатын сұрақтардың ішіне келесілер жатады:
-білім ұсыну құрамының анықтамасы;
-ұйымдастыру білімі;
-ұсыну білімі, яғни, ұсыну моделінің анықтамасы.
Жасанды интеллект жүйесінің білім құрылымы келесі факторлармен анықталады:
-мәселелі айналамен;
-эксперттік жүйесінің архитектурасымен;
-пайдаланушылардың талаптары мен мақсаттарымен;
-тіл қарым-қатынасымен.
Жасанды интеллект жүйесінің статикалық жобасына сәйкес оның қызмет етуі үшін келесі білімдер талап етіледі:
· мақсаттарды шешу процесі туралы білімдер, интерпретатордың қолдануымен (программаның әрбір сөйлемін немесе әрбір конструкциясын келесісі аударылғанша және орындалғанша аударатын және орындайтын программа);
· тіл қарым-қатынасы және диалог ұйымдастыру тәсілдері туралы білімдер, лингвистикалық процессормен қолдануымен (диалогтік компонентпен);
· ұсыну тәсілдері және модификация білімі туралы білімдер, білім табу компонентінің қолдануымен;
· құрылымдық және басқаратын білімді қолдайтын, түсіндіру компонентінің қолдануымен.
Динамикалық жасанды интеллект жүйесі үшін одан басқа келесі білімдер қажет:
1) ішкі ортамен байланысу әдістері туралы білімдер;
2) ішкі әлем моделі туралы білімдер.
Білім құрылымының пайдаланушылардың қажеттілігінен тәуелді екені келесілерден байқалады:
- пайдаланушы қандай тапсырмаларды (жалпы тапсырмалардан) және қандай мәліметтермен жұмыс істегісі келеді;
- таңдалған шығару әдістері мен тәсілдері қандай;
- есеп шығарылуы үшін санаулы нәтижелерінің және оны алу тәсілдерінің шектеулері қандай;
- тіл қарым-қатынасына және диалог ұйымдастыруына талптары қандай;
- пайдаланушыға қолайлы мәселе облысы туралы білім нақтылығының дәрежесі қандай;
- пайдаланушылардың мақсаттары қандай.
Тіл қарым-қатынасы туралы білім құрылымы тіл қарым-қатынасына қандай тәуелді болса, талап етілген түсіну деңгейіне де сондай тәуелді.
Санаулы және сапалы эксперттік жүйенің көрсеткіштері метабілімдерді қолдануынан, яғни, білімдер туралы білімдер, едәуір жақсаруы мүмкін. Метабілімдер қандайда бір мәнді ұсынбайды, олар әртүрлі мақсаттарды шығару үшін қолданылуы мүмкін. Метабілімдердің мүмкін тағайындауларын атап шығайық:
1) стратегиялық метаережелер түріндегі метабілімдер, релеванттық ережелер таңдау үшін қолданылады;
2) метабілім сараптама облысынан ережелерді жөнді қолдану үшін қолданылады;
3) метаережелер пән ережелерінде синтаксистік және семантикалық қателерді табу үшін қолданылады;
4) метаережелер жүйеге қоршаған ортаға пән ережелері мен функциялардың қайта құру жолымен бейімделуге рұқсат етеді;
5) метаережелер жүйенің мүмкіндіктері мен шектеулерін анықтайды, яғни жүйе не біледі, не білмейтінін анықтайды.
Ұйымдастыру білімінің сұрақтарын әрбір ұсынуда қарастыру қажет, және олардың шығарылуы таңдап алынған ұсыну әдісіне (моделіне) тәуелді емес.
Келесі білім ұйымдастырудың мәселе аспектісін бөліп алайық:
-ұсыну деңгейі және детальдық деңгейі бойынша ұйымдастыру білімі;
-жұмыс жадындағы ұйымдастыру білімі;
-білім қорындағы ұйымдастыру білімі.
Ұсыну білімінің классификация әдістерін қарастырайық, әртүрлі концептуалдық моделге қарағанда, нақты айтқанда, білімнің структуралығының және операциялығының, детерминанттылығының және анықтанықталмағандығының, статикалығының және динамикалығының байланысы.
Ұсыну білім әдістерінің топтастыру.
Осылайша, ұсыну білімінің объектілік әдістері көп жағдайда фактуалді білім құрылымын ұсыну үшін бағытталған, ал ережелер- операциялық.
· Логикалық модель бірінші ретті предикаттар көмегімен объектілерді және ережелерді іске асырады, «мақсаттан мәліметтерге» логикалық қорытындының қатаң формалді модельдің әмбебап дедуктивті және монотонды әдісі болып келеді;
· Продукциондық модель ережелерге сәйкес эвристикалық әдістердің қорытындысын, анықталмағандықтарды шартты ықтималдылық түрінде және сенімді коэффициентпен өңдейді, және де монотонды немесе монотонды емес қорытынды іске асырады;
· Семантикалық тор әртүрлі объектілердің қатынасын сипаттайды;
· Фреймдік модель семантикалық тордың жеке жағдайы сияқты операциялық білімдердің реализациясы үшін қосылған процедураларды қолданады;
· Обектілі-бағытталған модель, фреймдік моделдің дамуы сияқты, объектілер арасында хабарламаларды айыр бастайды, көп жағдайда динамикалық есептеулерді және жүріс-тұрыс моделінің бейнесін іске асырады.
Логикалық білімді ұсыну моделі
Мұндай модельдер типінің құрамында формальді жүйелер ұғымы жатыр.
Әрбір есептің орындалуы және дұрыс қойылуы анық бір пән облысымен байланысты. Осылайша, металкесетін станоктардың жоспарын құра отырып, біз пән саласына нақты станоктарды, детальдарды, уақыт аралығын және «станок», «деталь», «станоктың типі» т.б. жалпы ұғымдар сияқты объектілерді пән саласына еліктіреміз. Тапсырманы орындауға қажет жалпы негізді құрайтын барлық жағдайлар мен заттар пән саласы деп аталады. Ойша, пән саласы мәндер деп аталатын шынайы объектілерден тұрады.
Пән облысының мәндері бір-біріне анық бір қатынаста орналасқан. Мәндер арасындағы байланыс пікір пайымдау арқылы жүзеге асады. Тілде (формальді және табиғи) пікірге сөйлемдер жауап береді.
Пән саласын сипаттау үшін арналған тілдер білімді ұсыну тілі деп аталады. Білім ұсыну тілінің әмбебап түрі табиғи тіл болып келеді. Бірақ, табиғи тілдің машина жүйесінің ұсыну білімінің қолдануында бірнеше кедергілерге ұшырайды, солардың негізгісі табиғи тілде формальді семантиканың жоқ болуы.
Семантика-тілдің бірлік мағынасы.
Математикалық білімді ұсыну үшін математикалық логикада логикалық формализмді қолданады- пікір есептеу және предикаттар есептеу. Бұл формализмдердің анық формальді семантикасы бар, олар үшін қорытынды механизмі өңделген. Сондықтан, предикаттардың есептеу алғашқы логикалық тіл болды, оны қолданбалы есептерді шығаруда пән облыстарын формальді бейнелеу үшін қолданды.
Логикалық модель бірінші ретті предикаттар түрінде объектілер мен әрекеттердің үйлесімді сипаттауын ұйғарады. Предикаттар астында N-аргументті логикалық модель жатыр, ол аргументтердің мағынасына байланысты ақиқат немесе жалған мағына береді. Айырмашылығы мынады, реляциондық қатынастарға сәйкес объектілер фактілер түрінде беріледі, ал әрекеттерді ережелер сияқты сипаттайды, олар бір факторлардың басқа факторлардан логикалық формуланың қорытындысын анықтайды. Білім қорындағы логикалық тіл ПРОЛОГ программированияның вакансиясына талапкерлердің таңдалуы мысалынан үзінді төмен көрсетілген. (Белгіленуі: ":-" - "егер", "," - "және,"." - "бекітудің соңы").
vibor(Fio,Dolgnost):-
pretendent(Fio, Obrazov, Stag),
vacancy(Dolgnost, Obrazov, Opyt),
Stag>=Opyt.
pretendent("Иванов","орташа" 10).
pretendent("Петров","жоғары", 12).
vacancy("менеджер", "жоғары", 10).
vacancy("директор", "жоғары", 15).
Қорытынды механизмі факторлардың дедуктивті асырап алуын іске асырады, олар мына ережелер принципіне жатады «жоғарыдан-төмен», «солдан-оңға» немесе іздеу әдісімен кері қорытынды. Осылайша, мынадай сауалға" жауап vibor(X,Y)аламыз: X="Петров", Y="менеджер.
Ережелер бір қатарда байланысу мүмкін, басында бір соңында басқа ережелерге сәйкес, нәтижесінде бірдей предикатты қолдана.
Логикалық модел ішінде білім бірінші ретті логикалық жүйеде ұсынылады. Төмен берілген мысалдар предикаттар көмегімен факторлардың ұсынуының логикалық моделі болып келеді, (берілген жағдайда – «Петров лекцияларда қатысады» және «Петров-студент») және атомарлық формула болып аталады.
ҚАТЫСУЫ (Петров, лекциялар)
СТУДЕНТ (Петров)
Келесі мысалдар дұрыс құрылған логикалық формула болып келеді, квантор бар болуы Э және жалпылылығы V.
(Эх) [ДЕЛЬФИН(х) -> АҚЫЛДЫ(х)]
(Vx) [ПІЛ (х) -> ТҮСІ(х,СҰР)]
Бұл формулалар былайша өрнектелу мүмкін: «қандай да бір дельфин ақылды болып келеді» және «барлық пілдер сұр болып келеді».
Логикалық қорытынды силлогизм көмегімен іске асырылады (егер А-дан В шықса, ал В-дан С шықса, онда А-дан С шығады).
Логикалық моделдің ұсыну білімінің артықшылығы теоретикалық тұрақтылығының жалғыздығы және анықтама мен қорытындының формальді анық жүйесінің іске асыруы болып келеді. Бірақ күрделі есептерді шешу кезінде формальданған емес эксперттіктің білімінне әрекет жасау, оның ішінде эвристиканының бар болуы қатаң логикалық жүйеде салмақты кедергілерге әкеп соқтырады. Қатаң логиканың айырмашылығы, «Адам логикасы» айқын емес құрылымға ие. Сондықтан, жетістіктердің көбі базалық қорының жүйесінің облысында бүгінгі күнге дейін логикалық емес моделдің қолдануына байланысты.
Логикалық модель үшін есеп алуда формальді аппаратың қатандығына сай. Бірақ, толық бағытталған барлық мүмкін есептеулер комбинаторлық жарылыстарға әкелу мүмкін, нәтижесінде қойылған мақсаттар көп уақыт орындалуына әкеледі. Одан басқа, анықталмаған білімдермен жұмыс жеке мета ережелер түрінде алдын ала программалауы қажет, бұл практикада логикалық формализмнің көмегімен білім қорының өңдеулуін қиындатады.
Продукционды білімді ұсыну моделі
Проблемалық облыстар өзгешелігіне және білімнің анықталмағандығын ескере отыра шығару механизмін бабына келтіруге мүмкіндік беретін білім ұсынудың эвристикалық әдістерін қолдануға негізделген күрделі есептерді шығару үшін продукционды білім ұсыну моделі қолданылады.
Жалпы түрде продукцияның астында мынадай мән жатыр A à B. Кәдімгі продукцияның оқылуы былайша болады: ЕГЕР А, ОНДА В. Қарапайым логикалық мәнде импликация А ақиқаттан В логикалық мұрағаты сияқты берілуі мүмкін. Басқа да интерпретатциялық продукциялар бар, мысалы, В әрекетін жасау үшін, А кейбір қажет шарттарды сипаттайды.
Продукционды модельде (ережелер моделінде) білімдер «ЕГЕР-ОНДА» ережелер жиынтығы түрінде ұсынылған. Әрбір ереже екі бөлімнен құралады. Оның ішінде - біріншісі-антецедент, немесе ережелерді жіберу - ЖӘНЕ, НЕМЕСЕ және т.б. логикалық байланыстарымен біріктірілген қарапайым сөйлемдерден тұрады. Екінші бөлігін - консеквент немесе қорытынды деп атайды, ол ережелермен берілетін шешім немесе орындауға қажет ететін әрекетті көрсететін бір немесе бірнеше сөйлемдерден тұрады.
Егер жүйе жадысында кейбір продукция жиыны сақталса, онда олар продукция жүйесін құрайды. Жүйелер продукциясында продукцияны басқаратын арнайы процедуралар берілуі керек, олардың көмегімен продукциялардың маңыздылылығы жүреді және маңыздылылықтарының ішінен қайсы бір продукция орындалады.
Продукциялар жүйесіне ережелер қоры (продукциялар), глобалды мәліметтер қоры және басқару жүйесі кіреді. Ережелер қоры –бұл ЕГЕР-ОНДА түріндегі ережелер формасы білімдер жиынтығын қамтитын жад облысы. Глобалді мәліметтер қоры – нақты мәліметтерді (фактілерді) құрайтын жад облысы. Басқару жүйесі ережелер қорын және мәліметтер қорын қолдана отырып қорытындыны қалыптастырады. Продукциондық модельде негізгі білім бірлігі мына ереже түрінде беріледі: "Егер <жіберу>, онда <қорытынды>", осының көмегімен объектілердің кеңістік-уақыт, себеп-салдар, функционалды жүріс–тұрыс (жағдай-әрекет) объектілер қатынасы сипатталады.. Ережелер объектілердің өздері де сипатталуы мүмкін: мысалы, «объект-қасиет» немесе «қасиеттер-объект жиыны», бірақ көп жағдайда объектілер сипаттауын ережелер арасында айнымалы ретінде («атрибут-мән») пішіндейді. Негізінде, продукциондық модель әртүрлі жағдайлардың және әрекеттердің ұласуын сипаттау үшін және аз жағдайда, құрылымдық объектілерді сипаттауға арналған.
Продукциондық жүйелер екі қарама-қарсы диаметрлі түрдегі –тура және кері қортындыларымен болады. Бірінші тип- диагностикалық сипатты түрдегі есептерді шешуге қолданылатын жүйелер, ал екінші типтегі жүйелердің өкілдері- жобалаудың есептерін шешу үшін қолданылатын жүйелер.
Білім қолдануға негізделген жүйелер арасында тура қорытындыларымен продукциялар жүйесінің баяғы тарихы бар, сондықтан олар кейбір мағынада негізгі қалаушы болып келеді.
Бұл жүйелер үш компонентті енгізеді: продукциялар жиынынан тұратын ережелер қорын (қорытынды ережелерін), көп факторлар құрайтын мәліметтер қорын және осы білімдер негізінде логикалық қорытынды алу үшін интерпретаторды. Ережелер қоры және мәліметтер қоры білім қорын құрайды, ал интерпретатор логикалық қорытынды механизіміне сәйкес келеді. Әрбір циклде таңдалған ереженің орындайтын бөлімі мәліметтер қорын жаңартады, «түсіну -орындау» цикл түрінде қорытынды орындалады.
Нәтижесінде мәліметтер қорының құрамындағылары әуелі жағдайдан мақсаттты жағдайға ауысады, яғни мақсатты жүйе мәліметтер базасында жинақталады.
Басқа сөзбен айтқанда, тура қорытындыларда мәліметтер қорында бар, мәліметтердің бір элементі таңдалады және егер салыстыру кезінде бұл элемент ереженің сол жақ бөлігімен келіссе, онда ережеден сәйкес қорытындылар шығарылады да мәліметтер базасына орналастырылады немесе ережелермен анықталатын әрекеттер орындалады және мәліметтер қорының құрамы өзгертіледі.
Жоғарыда айтылғандарды мысалда көрсетейік. Мысалы мәліметтер «қажеттілік-демалыс», «демалыс орны-таулар» т.б. мәліметтер қорында сақталынатын символдар жиыны түрінде көрсетілсін. Ережелер қорында жиналатын ережелер шартты бөлімде жалғыз үлгіні немесе «және» союзімен байланысқан бірнеше шарттарды құрайды, ал ақырғы бөлімде – қосымша мәліметтер қорына кіретін үлгілер. Ережелерге сәйкес екі мысал келтірейік:
1 Ереже.
ЕГЕР «қажеттілік-демалыс» және
«жол жаман болса» ОНДА «джипті қолдану»
2 Ереже.
ЕГЕР «демалыс орны-тау болса»
ОНДА «жол жаман»
Мәліметтер қорына «қажеттілік-демалыс» және «демалыс орны -тау» үлгілерін енгізгеннен кейін, осы ережелерді қолданудың мүмкіндіктері қарастырылады. Бірінші қорытынды механизмі мәліметтер қорында сақталатын шартты бөлімінен ережелерді үлгілермен салыстырады. Егер барлық үлгілер мәліметтер қорында болса, онда шартты бөлім ақиқат, кері жағдайда –жалған болып келеді. Берілген мысалда «қажеттілік-демалыс» үлгісі мәліметтер қорында бар, ал «жол жаман» жоқ, сондықтан да 1-ереженің шартты бөлімі жалған болып келеді. Ал 2 ережеге келсек, шартты бөлім ақиқат болып келеді. Берілген жағдайда тек бір ғана ереже ақиқат шартты бөлімінен болғандықтан, қорытынды механизмі бірден ақырғы бөлімін орындайды да «жол жаман» үлгісі мәліметтер қорына енеді. Осы ережелерді екінші рет қолданғанда тек 1ережені қолдануға болатыны шығады, өйткені 2 ереже қолданылып, кандидаттықтардың ішінен шықты. Сол уақыт аралығында жұмыс жадының құрамындағылары жаңа үлгімен - 2 ережені қолданудағы нәтижесімен толтырылды, сондықтанда 1 ереженің шартты бөлімі ақиқат болады да мәліметтер қорының құрамы оның ақырғы бөліммен «джипті пайдалану» үлгісімен толтырылады.
Кері қорытынды продукциялар жүйесінде логикалық қорытындының механизмі өзге принципке негізделген.
Кері қорытындыларда процесс қойылған мақсаттан басталады. Егер бұл мақсат ереженің оң жақ бөлімімен (ақырғы бөліммен) үйлессе, онда жіберу ережесі гипотеза мен немесе шағын мақсатқа қабылдауға аусады. Бұл процесс шағын мақсаттардың мәліметтермен сәйкес келуі алынғанша қайталанады.
Бұл принципті сол мысалда көрсетейік. Мақсат бұл «джипті пайдалану» болсын, бұл факті қолдайтын, ең бірінші 1-ереженің қолдану мүмкіншілігін зерттейік. Шартты бөлімінен 1 ережесі «қажеттілік-демалыс» үлгісі мәліметтер қорына енгендіктен, мақсатқа жету үшін «жол жаман» фактісін растау жеткілікті. Бірақ, «жол жаман» үлгісін жаңа мақсатқа келтірсек, онда факті растайтын ереже қажет. Сондықтан 2 ереженінің қолдану мүмкіншілігін зерттейік. Бұл ереженің шартты бөлімі осы сәтте ақиқат болып келеді сондықтан 2 ережені бірден қабылдауға болады. Бұл жағдайда мәліметтер қоры «жол жаман» үлгісімен толығады да, 1-ережені қолдану мүмкіншілігі нәтижесінде «джипті пайдалану» үлгісі расталады.
Жақсы белгілі продукция жүйелерінің күшті және әлсіз жақтарын реттейік.
Күшті жағы:
· бөлек ережелерді құру және түсіну қарапайымдылығы;
· толықтыру және жаңарту қарапайымдылығы;
· логикалық қорытынды механизмінің қарапайымдылығы;
Әлсіз жағы:
· өзара ережелер қатынасының айқын еместігі;
· біртұтас білім бейнесі бағасының күрделілігі;
· өңдеудің өте төмен тиімділігі;
- адам білімдер қорынан айырмашылығы;
- логикалық шығаруда икемділіктің жоқтығы.
Фреймдік білімді ұсыну моделі
Семантикалық торлардың өркендеуі білім ұсынудың фреймдік әдістері болып келеді, онда фрейм деп аталатын атрибуттардың барлығы (аталған қатынастар) мәліметтер құрлымына жиналады. Және де слоттардың (атрибуттардың) мағынасы ретінде қарапайым мәліметтер мағынасы да, осы мағыналарды алу үшін бағытталған әрекеттер де қатыса алады. Осылайша, әрекеттер анықталған шарттар бойынша шақырылатын, қосылған процедуралар және демон-процедуралар түрінде іске асырылады. Бұл жоспарда білім ұсынудың фреймдік әдісі семантикалық тормен салыстырғанда көбінесе ақпаратты-бағытталған.
Басқа типті моделге қарағанда фреймдік модельде протофрейм деп аталатын қатаң ақпараттық бірлік структурасы бекітілген. Фреймдік структурасында слоттар концепциясы кең қолданылады, яғни толық емес сала, олар оларды еріп жүретін анықталған шарттар мен жазбаларғасәйкес фреймді белсендіру, қызмет жасау процесінде толады. Әрбір фреймді бірнеше төбелерден және қатынастардан тұратын тор деп қарастыруға болады.
Фреймнің ең жоғарғы деңгейінде бекітілген ақпарат берілген: әдетте, ақиқат деп саналатын, объектінің жағдайына жанасатын факт. Келесі деңгейлерде слоттар жиыны орналасқан, олар міндетті түрде нақты мағыналар мен мәліметтер болу керек. Жалпы түрде фреймнің структурасы былайша көрсетіледі:
(Фреймнің аты:
Слоттың атауы1 (1 слотының мағынасы)
Слоттың атауы2 (2 слотының мағынасы2)
…………………………………
k слотының атауы (k слотының мағынасы))
Слоттың мағынасы барлық нәрсе болу мүмкін (сандар немесе математикалық қатынастар, табиғи тілде немесе программа түрінде берілген текстер, қорытынды ережелер немесе берілген фреймнің немесе басқа фреймнің басқа слоттарға бағыттары). Слоттың мағынасы ретінде төмен деңгейлі слоттар жиыны қатыса алады, бұл фреймдік ұсынысында «матрешкалар принципін» іске асырауына рұқсат етеді.
Фреймдік нақтылауда оған және слоттарға нақты аттар беріледі де слоттар толуы жүргізіледі. Осылайша, протофреймдерден дана-фреймдер шығады. Өткен протофреймнен дана-фреймге өту қадамы слоттың мағынасын бірте-бірте анықтау барысында көпқадамды болу мүмкін. Мысалы, протофрейм түрінде жазылған таблица структурасы келесі түрде берілген:
| Аты-жөні | Туған жылы | Мамандығы | Стаж (жылдар) |
| Попов | 1985 | слесарь | 5 |
| Сидоров | 1946 | токарь | 20 |
| Иванов | 1955 | токарь | 30 |
| Петров | 1957 | сантехник | 25 |
(Жұмысшылар тізімі:
Аты-жөні (1 слотының мағынасы);
Туған жылы (2 слотының мағынасы);
Мамандығы (3 слотының мағынасы);
Стаж (4 слотының мағынасы)).
Егер слоттар мағынасы ретінде кестенің мәліметтерін қолданса, онда дана-экземпляр шығады:
(Жұмысшылар тізімі:
Аты-жөні (Попов – Сидоров – Иванов – Петров);
Туған жылы (1985 – 1946 – 1955 – 1957);
Мамандығы (Слесарь – Токарь – Токарь – Сантехник);
Стаж (5 – 20 – 30 – 25)).
Фремдер арасындағы байланыстар арнайы слот <<Байланыс>> атты мәндерімен беріледі. Жасанды интеллект бойынша мамандардың бөлігі білім ұсынуда фреймдік моделдерді арнайы бөлудің қажеті жоқ деп есептейді, өйткені оның ішінде қалған типтердің барлық негізгі моделдердің ерекшеліктері қосылған. Сондықтан фреймдік моделдерді жие өрмекті моделдермен жалпы контекстерде қарастырады.
Слоттың мағынасы барлық нәрсе болу мүмкін: сандар, формулалар, табиғи тілде немесе программа түрінде берілген текстер, қорытынды ережелер немесе берілген фреймнің немесе басқа фреймнің басқа слоттарға бағыттары. Слоттың мағынасы ретінде төмен деңгейлі слоттар жиыны қатыса алады, бұл фреймдік ұсынысында «матрешкалар принципін» іске асырауына рұқсат етеді.
Барлық фреймдер өзара байланысты және жалғыз фреймдік жүйе құрайды, онда декларативті және процедуралық білімдер органикалық қосылған. Концептуалдық ұсынуда иерархиялылығы тән болғандықтан, иерархиялық структурасы бар бір фреймдік жүйе түрінде біртұтас білім бейнесі құрылады. Фреймдік жүйеде басқару механизмінің қорытындысы келесі түрде ұйымдастырылуы мүмкін. Берілген слоттың және басқа слоттардың арасындағы байланыс арнайы слоттың көмегімен беріледі, оның мағынасы қосылған процедура –берілген фреймде қорытындысының ерекше процедурасы болып келеді. Қорытындыны іске асыру үшін бірінші кейбір фреймнің қосылған процедуралардың бірі іске қосылады. Содан кейін қайтарылған мән бағаланады және соған байланысты бірінен соң бірі басқа фреймдердің қосылған процедуралары іске асырылады. Осы процесс барысында генерация және слоттардың жоюлуы, слот мәндерінің өзгеруі т.б. іске асады. Осылайша, тұтас мән алуына бірте-бірте жылжулар жүргізіледі.
Фреймдік модельге негізделген білімдер ұсыну тілдері, жағдайға сәйкес әртүрлі қорытынды әдістерді қолдана күрделі түсініктерді және есеп шығаруда структуралық сипаттау үшін ерекше қолайлы. Сонымен қатар бұл тілде басқару біртұтас бейненің тұрақтылығы және аяқтауды қиындатады. Осыған байланысты қосылған процедураларды бұзуға үлкен қауып бар.Айтып өту керек, фреймдік жүйені қосылған процедуралар механизмсыз жие продукция жүйесінің мәліметтер базасы (және де механизмнің хабарлама бағыттары) ретінде қолданылады.
Фреймдер теориясы білім ұсынудың бірқатар тілдерді өңдеуге түрткі болды. Олар өзінің кең мүмкіндіктері мен оңайлылығы арқасында кең таралған.
Білім сипаттауының анықталмағандығы барлық слоттардың толық емес толтырылуы нәтижесінде іске асады. Фреймдік модел берілген мәндері туралы ұйғарымдарды иерархиялық жалпылауында қасиеттердің механизм негізінде істеуге қабілетті. Атрибуттардың наследование тәсілі ретінде келесі мүмкіндіктер қолданылады: S-біратты слоттар мәндерінің ұқсастығы; U-біратты слоттардың әртүрлі мәндері; R-фрейм слотының мәндері біратты фрейм слотындаберілген жоғарғы деңгейлі шектеулерде орналасу қажет; О-фреймдік слоттың төменгі деңгейдегі мәні белгісіз болған жағдайда, фреймдік слоттың жоғарғы деңгейдегі мәні қабылданады.
Уақыт өтуімен слоттардың мәні өзгерген жағдайда динамикалық есептерді шығаруға рұқсат етеді. Фреймдік моделде тура және кері дәлелдеме орындалуы мүмкін, тура бағытта фреймдік слотының жағдайына байланысты демон-процедуралар іске асырылады (белгісіз мән - "if-needed", белгілі мән - "if-added", мән жойылады - "if-removed), ал кері дәлелдеме белгісіз атрибуттардың мәндеріне үндеуде қосылған процедуралар жолымен іске қосылады. Фреймдік моделдер тура және кері қорытындыларды оңай құрамалайды. Поставшиктермен контракт құруда білім ұсынудың фреймдік моделінің сипатталуы төмен көрсетілген:
КОНТРАКТ
| Слоттың атауы | Бағыттаушы | Тип | Мәні | IF-NEEDED | IF-ADDED | IF-REMOVED |
| Super-сlass | U | FRAME | ROOT | |||
| Sub-сlass | U | FRAME | Проект | |||
| Отвергнутый | ||||||
| Заключенный | ||||||
| Өнімнің коды | U | String | 101 | Ввести | Проектировать | |
| Статус | U | Boolean | Y | Заключить | Отвергнуть | |
| Код поставщика | U | String | 123 | |||
| Срок поставки | U | Date | 01.06.96 | |||
| Объем поставки | U | Real | 2000 | |||
| Бағасы | U | Real | 10000 |
КОНТРАКТ ЖОБАСЫ
| Слоттың атауы | Бағыттаушы | Тип | Мәні | IF-NEEDED | IF-ADDED | IF-REMOVED |
| Super-сlass | S | FRAME | Контракт | |||
| Sub-сlass | - | - | ||||
| Өнім коды | S | String | 101 | Выбор поставщика | ||
| Статус | S | Boolean | Y | |||
| Код поставщика | S | String | 123 | Надежность | ||
| Срок поставки | S | Date | 01.06.96 | |||
| Объем поставки | S | Real | 2000 | |||
| Бағасы | S | Process | Расчет |
Фреймдік моделдің мысалы
Семантикалық модель (желі). Семантикалық тор деп тор сияқты белгілі мағына беретін мәліметтер құрлымын айтамыз. Семантикалық тордың қалыпты анықтамасы жоқ, бірақ оның астында әдетте жалпы тор бейнесі түрінде белгілі мағына беретін, оның түйіні объектілер мен түсініктер болып, ал доғалар-объектілер арасындағы қатынас болып келетін білім жүйесі жатыр. Сондықтан барлық мүмкін торларды семантикалық тордың құрамына кіретін тор сияқты қарауға болады.
Жасанды интеллект жүйелерін құруда семантикалық тәсіл табиғи тілді түсіну жүйесінде, сұрақ-жауап жүйелерінде, әртүрлі пәнді-бағытталған жүйелерде қолданыс табады.
Жалпы жағдайда семантикалық тор пән облысының ақпараттық моделін ұсынады, және граф түрінде беріледі, оның төбелері пән облыстарының объектілеріне сай, ал доғалары – олардың арасындағы қатынастарға сәйкес.
Ұсынылатын білім түрінің тәуелдігіне байланысты, доғалар әртүрлі әдістермен анықталуы мүмкін. Әдетте, иерархияны ұсыну үшін қолданатын доғалар мынадай доғаларды қосады: «жиын», «жиыншалар», «элемент».
Семантикалық торда білімнің қарапайым білім бірлігі ретінде –триплет қызмет етеді, онда предикат аты екі байланысқан объектілерге сәйкес келетін екі графтың түйіні арасында белгіленген доғаларды ұсынады:
Объектілердін негізгі типтік қатынастары: "Род" - "Түр", "Тұтас" - "Бөлігі", "Себебі" - "Салдары", "Құрал" - "Мақсат", "Аргумент" - "Функция", "Жағдай" - "Әрекет" болып келеді.
Қатынастарды типизациялау білім қорында жағдайлардың бейнеленген мағынасын біртұтас шешу және осы қатынастар үшін қорытынды механизмдерін қалпына келтіруін іске асыруға мүмкіндік береді. Осылайша «Род»-«Түр» қатынасының суреттелуі объектілер классының атрибуттарының мұра етіп алуға мүмкіндік береді және сөйтіп қортындыларды шығару процесін автоматтандырады
Мысалы, «Петров» және «Студент» тордың түйіндері болса, онда осы түйіндердің арасына «болсын» байланысын орнатсақ, «Петров студент болсын» мағыналы сөйлем алып шығамыз. «Болсын» түйінін бөлек түйін ретінде алып байланыс орнатсақ басқа түйіндерден осы үш түйінге сәйкес грамматикалық мағына беретін сөйлемді алуға болады.
Семантикалық тордың ерекшелігі деректер базасы мен шығару механизмін бөлуге мүмкіндік бермейтін, оның негізінде орындалған жүйе біртұтастығынан тұрады. Әдетте, семантикалық тордың интерпретатциясы оның қолданылатын процедуралары арқылы анықталады. Бұл процедуралар бірнеше әдістерге негізделген, бірақ оның ішінен әдеттегісі- құрылымдық тор бөліктерін салыстыру әдісі. Ол сауалдарға сәйкес және тордың деректер қорына сәйкес шағын тордың құруына негізделген.
 |
Табиғи тілді сипаттау үшін қолданылатын семантикалық толарр «агент», «объект», «реципиент» түрдегі доғаларды қолданады.
Қарапайым мысал ретінде мына «Бульдог ит болып келеді» және «Әрбір ит сүтқоректі болып келеді» сөйлемдерді қарастырайық. Олар семантикалық тор арқылы берілуі мүмкін. Бұл мысалда «болып келеді» өте қажетті тип доғасы қолданылады.
Семантикалық торда білімді басқа формализмдерге қарағанда аса табиғи және құрылымдық үлгіде ұсынуға мүмкіндігі бар.
